본문 바로가기

리디 접속이 원활하지 않습니다.
강제 새로 고침(Ctrl + F5)이나 브라우저 캐시 삭제를 진행해주세요.
계속해서 문제가 발생한다면 리디 접속 테스트를 통해 원인을 파악하고 대응 방법을 안내드리겠습니다.
테스트 페이지로 이동하기

딥러닝을 위한 수학 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

딥러닝을 위한 수학

제이펍의 인공지능 시리즈 39 | 신경망 수학 기초부터 역전파와 경사하강법까지
소장종이책 정가30,000
전자책 정가30%21,000
판매가21,000
딥러닝을 위한 수학 표지 이미지

딥러닝을 위한 수학작품 소개

<딥러닝을 위한 수학> 심층학습의 역전파, 경사하강법을 제대로 익히기 위한 세심한 빌드업!

이 책은 Deep Learning, 즉 심층학습의 진입장벽으로서 부담스러울 수도 있는 수학을 재미있는 예시와 최대한 쉬운 설명으로 접근한 책이다. 벡터와 행렬, 확률 분포 등의 근본적인 주제를 설명한 뒤에 행렬 미분과 같은 좀 더 심화한 개념으로 나아가며, 마지막에는 모든 논의를 통합해서 심층학습의 필수 알고리즘인 역전파와 경사하강법을 다룬다.


출판사 서평

확률, 통계, 선형대수, 미분, 행렬로 역전파, 경사하강법 제대로 정복하기
심층학습의 위력을 제대로 이해하려면 심층학습의 기본이 되는 수학 개념을 확실히 파악해야 한다. 이 책은 심층학습을 이해하는 데 꼭 필요한 확률, 통계, 선형대수, 미분에 관한 실무 지식을 제공하며, 각 수학 분야의 개념에 대해 실행가능한 파이썬 예제 코드로 설명한다.

이 책에서 다루는 검증 가능한 예제들은 순수 수학과 심층학습 응용의 틈새를 메우는 역할을 한다. 벡터와 행렬, 확률 분포 등의 근본적인 주제를 설명한 뒤에 행렬 미분과 같은 좀 더 심화한 개념으로 나아가며, 마지막에는 모든 논의를 통합해서 심층학습의 필수 알고리즘인 역전파와 경사하강법을 다룬다.

■ 확률 법칙들과 확률분포, 베이즈 확률
■ 통계를 이용해서 데이터 집합을 파악하고 모형을 평가하는 방법
■ 벡터와 행렬을 다루는 방법과 데이터가 벡터와 행렬의 형태로 신경망을 통과하는 과정
■ 선형대수를 이용한 주성분 분석(PCA)과 특잇값 분해(SVD) 구현
■ 역전파, 경사하강법, 여러 최적화 기법(SGD, Adam, RMSprop, Adagrad/Adadelta)



저자 소개

저 : 로널드 크노이젤 (Ronald T. Kneusel)
2003년부터 업계에서 심층학습 개발자로 일해오면서, 2016년 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스에서 기계학습 전공 박사학위를 받았다. 이 책 외에 세 권의 책 『Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction』(No Starch Press), 『Numbers and Computers』(Springer), 『Random Numbers and Computers』(Springer)를 썼다.

역 : 류광
25년 이상의 번역 경력을 가진 전문 번역가로, 커누스 교수의 『컴퓨터 프로그래밍의 예술』(The Art of Computer Programming) 시리즈와 스티븐스의 『UNIX 고급 프로그래밍』(Advanced Programming in UNIX Environment) 제2판 및 제3판을 포함하여 60여 권의 다양한 IT 전문서를 번역했다.

번역과 프로그래밍 외에 소프트웨어 문서화에도 많은 관심이 있으며, 수많은 오픈소스 프로젝트의 표준 문서 형식으로 쓰이는 DocBook의 국내 사용자 모임인 닥북 한국(docbook.kr)의 일원이다. 홈페이지 occam’s Razor(occamsrazr.net)와 게임 개발 사이트 GpgStudy(www.gpgstudy.com)를 운영한다.

목차

지은이·감수자·옮긴이 소개 x
옮긴이 머리말 xi
베타리더 후기 xiii
추천사 xv
감사의 글 xviii
이 책에 대하여 xix

CHAPTER 1 실습 환경 설정 1
1.1 도구 모음 설치 2
1.1.1 리눅스 2 / 1.1.2 macOS 3 / 1.1.3 Windows 4
1.2 NumPy 5
1.2.1 배열 정의 6 / 1.2.2 데이터 형식 7 / 1.2.3 2차원 배열 8
1.2.4 0 배열과 1 배열 8 / 1.2.5 고급 색인 접근 9 / 1.2.6 디스크 읽기/쓰기 12
1.3 SciPy 12
1.4 Matplotlib 14
1.5 Scikit-Learn 16
1.6 요약 18

CHAPTER 2 확률 1부 19
2.1 기본 개념들 20
2.1.1 표본 공간과 사건 20 / 2.1.2 확률 변수 21 / 2.1.3 인간은 확률에 약하다 22
2.2 확률의 법칙들 24
2.2.1 단일 사건의 확률 24 / 2.2.2 합의 법칙 27 / 2.2.3 곱의 법칙 28
2.2.4 합의 법칙 보충 29 / 2.2.5 생일 역설 30 / 2.2.6 조건부 확률 34
2.2.7 전체 확률 35
2.3 결합 확률과 주변 확률 36
2.3.1 결합 확률표 37 / 2.3.2 확률의 연쇄법칙 42
2.4 요약 45

CHAPTER 3 확률 2부 47
3.1 확률 분포 47
3.1.1 히스토그램과 확률 48 / 3.1.2 이산 확률 분포 52 / 3.1.3 연속 확률 분포 58
3.1.4 중심 극한 정리 62 / 3.1.5 큰 수의 법칙 64
3.2 베이즈 정리 66
3.2.1 다시 살펴보는 암 진단 예제 67 / 3.2.2 사전 확률의 갱신 68
3.2.3 기계학습의 베이즈 정리 70
3.3 요약 73

CHAPTER 4 통계 75
4.1 데이터의 종류 76
4.1.1 명목형 자료 76 / 4.1.2 순서형 자료 76 / 4.1.3 구간 자료 76
4.1.4 비율 자료 77 / 4.1.5 명목형 자료와 심층학습 78
4.2 요약 통계량 78
4.2.1 평균과 중앙값 79 / 4.2.2 변동의 측도 83
4.3 분위수와 상자 그림 87
4.4 결측 자료 92
4.5 상관관계 96
4.5.1 피어슨 상관계수 96 / 4.5.2 스피어먼 상관계수 100
4.6 가설 검정 103
4.6.1 가설 104 / 4.6.2 t-검정 105 / 4.6.3 맨-휘트니 U 검정 111
4.7 요약 113

CHAPTER 5 선형대수 1부 115
5.1 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서 116
5.1.1 스칼라 116 / 5.1.2 벡터 116 / 5.1.3 행렬 118 / 5.1.4 텐서 119
5.2 텐서 산술 연산 122
5.2.1 배열 연산 122 / 5.2.2 벡터 연산 124
5.2.3 행렬 곱셈 134 / 5.2.4 크로네커 곱 140
5.3 요약 141

CHAPTER 6 선형대수 2부 143
6.1 정방행렬 144
6.1.1 왜 정방행렬인가? 144 / 6.1.2 전치, 대각합, 거듭제곱 146
6.1.3 특별한 정방행렬들 148 / 6.1.4 단위행렬 149 / 6.1.5 행렬식 151
6.1.6 역행렬 155 / 6.1.7 대칭행렬, 직교행렬, 유니터리 행렬 157
6.1.8 대칭행렬의 정부호성 158
6.2 고윳값과 고유벡터 159
6.2.1 고윳값과 고유벡터 구하기 160
6.3 벡터 노름과 거리 함수 164
6.3.1 L-노름과 거리 함수 164 / 6.3.2 공분산 행렬 166
6.3.3 마할라노비스 거리 169 / 6.3.4 쿨백-라이블러 발산값 172
6.4 주성분 분석 174
6.5 특잇값 분해와 유사 역행렬 178
6.5.1 특잇값 분해 예제 179 / 6.5.2 두 가지 용도 181
6.6 요약 183

CHAPTER 7 미분 185
7.1 기울기(슬로프) 186
7.2 도함수 188
7.2.1 도함수의 공식적인 정의 188 / 7.2.2 기본 미분법 190
7.2.3 삼각함수 미분법 195 / 7.2.4 지수함수와 로그함수의 미분법 198
7.3 함수의 극솟값과 극댓값 201
7.4 편미분 205
7.4.1 혼합 편미분 207 / 7.4.2 편미분 연쇄법칙 208
7.5 기울기(그래디언트) 210
7.5.1 기울기 계산 210 / 7.5.2 기울기의 시각화 213
7.6 요약 216

CHAPTER 8 행렬 미분 217
8.1 공식들 218
8.1.1 스칼라 인수 벡터 함수 219 / 8.1.2 벡터 인수 스칼라 함수 221
8.1.3 벡터 인수 벡터 함수 221 / 8.1.4 스칼라 인수 행렬 함수 222
8.1.5 행렬 인수 스칼라 함수 223
8.2 항등식 224
8.2.1 벡터 인수 스칼라 함수 관련 항등식 224
8.2.2 스칼라 인수 벡터 함수 관련 항등식 226
8.2.3 벡터 인수 벡터 함수 관련 항등식 227
8.2.4 행렬 인수 스칼라 함수 관련 항등식 228
8.3 야코비 행렬과 헤세 행렬 230
8.3.1 야코비 행렬 231 / 8.3.2 헤세 행렬 238
8.4 행렬 미분 예제 몇 가지 245
8.4.1 성분별 연산의 도함수 245 / 8.4.2 활성화 함수의 도함수 246
8.5 요약 248

CHAPTER 9 신경망의 데이터 흐름 249
9.1 데이터 표현 250
9.1.1 전통적인 신경망 250 / 9.1.2 심층 합성곱 신경망 251
9.2 전통적인 신경망의 데이터 흐름 254
9.3 합성곱 신경망의 데이터 흐름 259
9.3.1 합성곱 259 / 9.3.2 합성곱 층 265 / 9.3.3 풀링 층 268
9.3.4 완전 연결층 269 / 9.3.5 합성곱 신경망의 데이터 흐름 269
9.4 요약 272

CHAPTER 10 역전파 275
10.1 역전파란 무엇인가? 276
10.2 직접 계산해 보는 역전파 277
10.2.1 편미분 유도 279 / 10.2.2 파이썬 구현 281
10.2.3 신경망 모형의 훈련과 시험 286
10.3 완전 연결 신경망의 역전파 288
10.3.1 오차의 역전파 288 / 10.3.2 가중치와 치우침 값의 편미분 계산 292
10.3.3 파이썬 구현 294 / 10.3.4 구현 적용 299
10.4 계산 그래프 302
10.5 요약 305

CHAPTER 11 경사하강법 307
11.1 기본 개념 308
11.1.1 1차원 경사하강법 308 / 11.1.2 2차원 경사하강법 312
11.2 확률적 경사하강법 318
11.3 운동량 321
11.3.1 운동량이란? 321 / 11.3.2 운동량을 도입한 1차원 경사하강법 323
11.3.3 운동량을 도입한 2차원 경사하강법 325
11.3.4 운동량을 이용한 신경망 학습 326 / 11.3.5 네스테로프 운동량 333
11.4 적응적 경사하강법 336
11.4.1 RMSprop 336 / 11.4.2 AdaGrad와 ADADELTA 337
11.4.3 Adam 338 / 11.4.4 최적화 기법에 관한 몇 가지 생각 340
11.5 요약 341
11.6 맺음말 342

부록: 더 나아가기 343
확률과 통계 343
선형대수 344
미적분 345
심층학습 345

찾아보기 348


리뷰

구매자 별점

0.0

점수비율
  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1

0명이 평가함

리뷰 작성 영역

이 책을 평가해주세요!

내가 남긴 별점 0.0

별로예요

그저 그래요

보통이에요

좋아요

최고예요

별점 취소

구매자 표시 기준은 무엇인가요?

'구매자' 표시는 리디에서 유료도서 결제 후 다운로드 하시거나 리디셀렉트 도서를 다운로드하신 경우에만 표시됩니다.

무료 도서 (프로모션 등으로 무료로 전환된 도서 포함)
'구매자'로 표시되지 않습니다.
시리즈 도서 내 무료 도서
'구매자’로 표시되지 않습니다. 하지만 같은 시리즈의 유료 도서를 결제한 뒤 리뷰를 수정하거나 재등록하면 '구매자'로 표시됩니다.
영구 삭제
도서를 영구 삭제해도 ‘구매자’ 표시는 남아있습니다.
결제 취소
‘구매자’ 표시가 자동으로 사라집니다.

제이펍의 인공지능 시리즈


이 책과 함께 구매한 책


이 책과 함께 둘러본 책



본문 끝 최상단으로 돌아가기

spinner
앱으로 연결해서 다운로드하시겠습니까?
닫기 버튼
대여한 작품은 다운로드 시점부터 대여가 시작됩니다.
앱으로 연결해서 보시겠습니까?
닫기 버튼
앱이 설치되어 있지 않으면 앱 다운로드로 자동 연결됩니다.
모바일 버전